近年來，韓國造船業(yè)面臨著日益嚴重的工人短缺問題，隨著新船訂單量持續(xù)攀升，韓國造船企業(yè)卻在為填補數(shù)以萬計的崗位缺口焦頭爛額。據(jù)行業(yè)統(tǒng)計，韓國造船業(yè)平均工人流失率高達20%-22%，關(guān)鍵崗位的流失率甚至超過30%，而新入職員工中有一半以上在一年內(nèi)選擇離開。根據(jù)航運網(wǎng)站splash報道，韓國造船巨頭HD韓國造船海洋工程（HD KSOE）近日宣布了一項頗具科幻色彩的解決方案——將人形機器人引入造船廠，承擔(dān)高難度的焊接、維修和裝配任務(wù)，從而一定程度緩解造船工人短缺問題。

造船業(yè)陷“用工荒”困局：訂單激增與人才斷層的雙重擠壓

韓國造船業(yè)的用工危機，本質(zhì)上是全球制造業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾的縮影。作為全球造船業(yè)“三巨頭”之一，韓國在2023年承接了全球38%的新船訂單，但輝煌業(yè)績的背后卻是持續(xù)多年的人力資源困境。造船業(yè)的特殊性加劇了這一矛盾：船體焊接、艙室裝配等核心工種不僅需要高超技能，還需在高溫、高噪音、密閉空間等極端環(huán)境中作業(yè)。這些崗位的艱苦性，與當(dāng)代年輕人追求工作環(huán)境舒適化、職業(yè)發(fā)展多元化的訴求形成尖銳沖突。

行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，韓國造船業(yè)熟練焊工的缺口已超過1.5萬人，且每年新增需求約3000人，而職業(yè)教育體系每年僅能輸送800名合格畢業(yè)生。這種供需失衡導(dǎo)致人力成本飆升，2022年韓國船企的人工成本較2018年增長42%，嚴重侵蝕著本就微薄的行業(yè)利潤（平均凈利率不足3%）。更嚴峻的是，老齡化浪潮正席卷韓國制造業(yè)，45歲以上工人占比超過60%，技術(shù)傳承面臨斷代風(fēng)險。傳統(tǒng)解決方案如提高薪資、改善福利，在新生代就業(yè)觀念轉(zhuǎn)變面前顯得力不從心——某船企人事主管坦言：“即便開出年薪6000萬韓元（約合32萬元人民幣）的條件，也難以留住‘Z世代’員工?！?/p>

技術(shù)破局：人形機器人開啟造船自動化3.0時代

面對造船業(yè)用工荒的困境，HD KSOE聯(lián)合HD現(xiàn)代機器人、美國Persona AI及韓國Vazil公司，啟動了一項名為“智能船廠2030”的顛覆性計劃。該計劃的核心是開發(fā)具備自主決策能力的工業(yè)級人形機器人，目標是在2026年前完成原型機測試，2027年實現(xiàn)商業(yè)化部署。與傳統(tǒng)工業(yè)機器人相比，這批專為造船場景設(shè)計的人形機器人具有三大革命性突破：

• 突破空間限制的作業(yè)能力。船體內(nèi)部縱橫交錯的管道系統(tǒng)和密閉艙室，曾是自動化設(shè)備的“禁區(qū)”。而人形機器人憑借類人體態(tài)和多關(guān)節(jié)設(shè)計，可靈活穿越狹窄通道，在傳統(tǒng)機械臂無法觸及的位置完成精密焊接。Persona AI創(chuàng)始人Nicolaus Radford指出：“我們的機器人能在1.2米高的雙層底艙內(nèi)連續(xù)工作8小時，這是人類焊工都難以承受的極限環(huán)境?！?strong>
  
• AI驅(qū)動下的自主決策系統(tǒng)。通過融合視覺識別、激光定位和強化學(xué)習(xí)算法，機器人可實時分析焊縫質(zhì)量、調(diào)整焊接參數(shù)，甚至能像經(jīng)驗豐富的老師傅那樣“察言觀色”——當(dāng)檢測到鋼板變形或裝配誤差時，自主生成補償方案。HD現(xiàn)代機器人副總裁宋永勛強調(diào)：“這些機器人不是重復(fù)預(yù)設(shè)程序的機械臂，而是具備觀察、推理、決策能力的智能體?！?strong>
  
• 人機協(xié)作的安全范式。項目特別設(shè)計了動態(tài)風(fēng)險感知系統(tǒng)，當(dāng)機器人檢測到2米內(nèi)出現(xiàn)人類同事時，會自動切換至低速模式并縮小作業(yè)半徑。這種主動避讓機制，結(jié)合全身覆蓋的力反饋傳感器，將工傷事故風(fēng)險降低90%以上。HD KSOE測算顯示，部署100臺焊接機器人每年可減少約300起高空墜落、金屬飛濺等典型事故。

遠水難解近渴，技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化困境

盡管韓國造船業(yè)對人形機器人寄予厚望，但其大規(guī)模應(yīng)用仍面臨多重技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化的深層挑戰(zhàn)：人形機器人需在復(fù)雜環(huán)境中完成精密操作，但現(xiàn)有技術(shù)尚存明顯短板。例如，焊接任務(wù)對末端執(zhí)行器的精度要求高達0.1毫米，而特斯拉Optimus等通用型機器人的靈巧手仍難以穩(wěn)定實現(xiàn)這一指標。此外，造船廠的高濕、高粉塵環(huán)境對傳感器和關(guān)節(jié)部件的耐久性構(gòu)成威脅——韓國研發(fā)團隊發(fā)現(xiàn)，首批測試機器人在連續(xù)工作100小時后，電機故障率上升至15%。

船體焊接涉及大量非標準化工件（如曲面鋼板、異形管道），機器人需具備動態(tài)調(diào)整能力。然而，當(dāng)前AI算法多基于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，面對突發(fā)狀況（如鋼板熱變形導(dǎo)致的焊縫偏移）時，決策延遲可達2-3秒，遠超人類焊工的0.3秒反應(yīng)速度。韓國機械研究院的測試顯示，機器人在復(fù)雜焊縫場景中的一次合格率僅為68%，而熟練工人可達95%。

此外，單臺人形機器人的初期成本高達20億韓元（約合1070萬元人民幣），相當(dāng)于50名焊工的年薪總和。盡管HD KSOE宣稱5年內(nèi)可將成本壓縮至8億韓元，但中小船企仍難以承受。更棘手的是，造船業(yè)訂單周期性波動劇烈，若無法建立靈活的機器人租賃或共享模式，投資回報率將面臨巨大不確定性。人形機器人需要跨學(xué)科技術(shù)整合，但韓國在核心部件（如精密減速器、力控傳感器）上仍依賴進口，本土供應(yīng)鏈成熟度不足。此外，現(xiàn)行工業(yè)安全標準未涵蓋人機協(xié)作場景，導(dǎo)致測試認證流程滯后。韓國產(chǎn)業(yè)通商資源部官員坦言：“我們正在修訂《智能機器人安全法》，但立法速度可能趕不上技術(shù)迭代?！?/p>

未來前景

據(jù)麥肯錫預(yù)測，到2030年，人形機器人全球市場規(guī)模將突破千億美元，其中工業(yè)應(yīng)用占比超過60%。HD KSOE等企業(yè)的先行探索，不僅關(guān)乎韓國能否守住造船業(yè)老二地位，更可能催生新的國際技術(shù)標準。正如Persona AI首席技術(shù)官所言：“誰能在人機協(xié)同的‘深水區(qū)’建立技術(shù)壁壘，誰就將掌握下一代智能制造的制高點。”